文献类型： 中文期刊
作者： 徐大明 1 ; 周超 1 ; 孙传恒 1 ; 杜永贵 2 ;
作者机构： 1.国家农业信息化工程技术研究中心
2.太原理工大学信息工程学院
关键词： 粒子群算法;BP神经网络;水产养殖;渔情预警;水质预测模型
期刊名称： 渔业现代化
ISSN： 1007-9580
年卷期： 2016 年 43 卷 01 期
页码： 24-29
收录情况： 北大核心
摘要： 针对养殖水质、水温及p H预测准确性低的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的养殖水质参数预测方法。首先应用粒子群算法优化得出BP神经网络的初始权值和阈值,然后对得到的数据进行预处理,修复异常数据信息,再以当前时间的多个水质参数作为输入,下个时间点的水温、p H作为输出,建立养殖水质预测模型,最后利用采集的水质数据在BP神经网络中进行训练,并通过实验检验水质预测模型的可行性和预测性能。与支持向量回归(SVR)和传统BP神经网络相比,基于粒子群优化的BP神经网络在预测水温方面,均方根误差(RMSE)下降幅度分别为64.4%和86.7%;在预测p H方面,RMSE下降幅度分别为11.1%和78.9%。研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络养殖水质预测模型具有灵活简便、预测精度高、易于实现的特点,同时具有很好的预测能力。
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